КОНТРОЛЬ ІНФОРМАЦІЇ СТАТИСТИЧНИХ ДАНИХ НА ОСНОВІ ДИСПЕРСІЙНОГО АНАЛІЗУ

Анотація

Постановка проблеми. Точність і достовірність вихідного статистичного матеріалу – найважливіше завдання статистичного спостереження. Навіть за гарної організації спостережень або проведення експерименту з тих чи інших причин можуть виявитися неточності, похибки, тобто помилки реєстрації. Аналіз існуючого способу контролю інформації показує, що він занадто складний, використовує різні критерії залежно від обсягу вибірки, критичні значення критеріїв обираються з таблиць, розрахунок критеріїв виконується за формулами та статистичними функціями майстра функцій Excel. Мета статті – розроблення способу контролю інформації на основі дисперсійного аналізу даних спостережень. Результати. Створено єдину база даних об’єктів-аналогів. Для коректного створення об'єднаної бази даних потрібно бути впевненим, що об’єднані дані належать до однієї генеральної сукупності. Складність проведення дисперсійного аналізу залежить від обсягу вибірок. Якщо об’єднуються кілька вибірок одного обсягу, легко перевірити їх однорідність за допомогою інструменту «Однофакторний дисперсійний аналіз», у вихідній інформації якого видаються розрахункове і критичне значення F-критерію Фішера. На прикладах показано, що за допомогою дисперсійного аналізу можна встановити не тільки однорідність вибірок, а і причину її порушення. Створено спосіб дисперсійного аналізу однорідності вибірок різного обсягу за допомогою інструменту «Описова статистика» пакета аналізу. Виконанj перевіркe адекватності моделі регресії активного експерименту. План експерименту визначає точність моделі регресії. У факторному просторі обирається деяка точка і розглядається безліч точок її околиці. У цій околиці проводиться експеримент, на основі якого будується перша модель. Головна вимога до моделі – здатність передбачати напрямок подальших дослідів із необхідною точністю. І точність цього передбачення в усіх напрямах пошуку повинна бути однаковою. Модель, що задовольняє таку вимогу, називається адекватною. Перевірка здійсненності цієї умови називається аналізом адекватності моделі. У процесі проведення експерименту необхідно переконатися, що вимірювані значення відгуку належать до однієї генеральної сукупності і технологічний процес не вимагає регулювання. Для цього здійснюються паралельні досліди. Після проведення чотирьох дослідів за матрицею планування експерименту необхідно переконатися в однорідності отриманих вибірок відгуку та можливості відтворюваності дослідів. Висновки. Виконані розрахунки доказують, що: існуючий спосіб контролю інформації занадто складний та має суттєві недоліки – використовуються різні критерії залежно від обсягу вибірки, критичні значення критеріїв обираються з таблиць, розрахунок критеріїв виконується за формулами та статистичними функціями майстра функцій Excel; спосіб контролю інформації на основі дисперсійного аналізу не має цих недоліків і є універсальним, тому що існує один критерій для малих і великих вибірок, розрахункове і критичне значення F-критерію видаються у вихідній інформації інструменту «Однофакторний дисперсійний аналіз», його можна використовувати для створення єдиної бази даних об’єктів-аналогів та перевірки адекватності моделі регресії активного експерименту.